[发明专利]一种基于可靠性管理的不确定性消除情景感知系统及其工作方法有效

专利信息
申请号: 201611251838.3 申请日: 2016-12-30
公开(公告)号: CN106650941B 公开(公告)日: 2019-01-25
发明(设计)人: 许宏吉;潘玲玲;季名扬;孙君凤;周英明;房海腾;陈敏 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: G06N5/02 分类号: G06N5/02;G06N5/04;H04W4/02;H04W4/80
代理公司: 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人: 杨树云
地址: 250199 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明涉及一种基于可靠性管理的不确定性消除情景感知系统及其工作方法,该系统包括情景信息采集模块、情景信息处理模块、知识库模块、情景响应模块、情景信息应用模块、情景信息检索/订阅模块、情景信息校正模块以及用户反馈模块,其中情景处理模块中包括多算法不完备性消除单元、各算法结果不一致性消除单元、可信度管理单元、可靠性管理单元、各信源不一致性消除单元、情景信息融合推理单元以及自适应管理单元。本发明得到更加可靠的情景信息,使该情景感知系统的精确性、可靠性、自适应性显著提高。
搜索关键词: 一种 基于 可靠性 管理 不确定性 消除 情景 感知 系统 及其 工作 方法
【主权项】:
1.一种基于可靠性管理的不确定性消除情景感知系统,其特征在于,包括情景信息采集模块、情景信息处理模块、知识库模块、情景信息响应模块、情景信息应用模块、情景信息检索/订阅模块、情景信息校正模块以及用户反馈模块;所述情景信息采集模块、所述情景信息处理模块、所述知识库模块依次连接,所述知识库模块、所述情景信息应用模块、所述情景信息检索/订阅模块、所述情景信息校正模块依次首尾连接,所述知识库模块、所述情景信息响应模块、所述情景信息应用模块依次连接,所述用户反馈模块分别连接所述知识库模块、所述情景信息应用模块;所述情景信息采集模块:负责通过多个物理传感器、虚拟传感器和逻辑传感器周期性地采集原始情景信息,并将采集到的原始情景信息发送至所述情景信息处理模块,所述原始情景信息为多源情景信息,所述多源情景信息为通过多个传感器采集到的某一情景信息;所述情景信息处理模块:负责对来自所述情景信息采集模块的原始情景信息进行处理;所述知识库模块:负责存储用户反馈信息、情景信息融合推理信息、情景信息检索/订阅校正信息、情景应用信息,同时为所述情景信息响应模块提供各种情景应用信息,为所述情景信息处理模块提供所需要的各种信息;所述情景信息应用模块:负责将来自所述情景信息响应模块、所述用户反馈模块中的综合信息显示在情景感知系统界面上,并将情景信息发送给情景信息检索/订阅模块;所述情景信息检索/订阅模块:根据所述情景信息应用模块对情景信息的检索需求,在所述知识库模块中检索相应的情景信息,根据所述情景信息应用模块对情景信息的订阅需求,将相关订阅信息发送到所述情景信息校正模块中;所述情景信息响应模块:根据所述情景信息应用模块对情景信息的需求,在所述知识库模块中检索相应的情景信息,将所述情景信息应用模块所需的情景信息发送给所述情景信息应用模块;所述情景信息校正模块:负责对所述情景信息检索/订阅模块发送来的情景信息进行校正,将校正后的情景信息发送到知识库模块;所述用户反馈模块:负责将用户在某些环境下的情景信息存入所述知识库模块,并向所述情景信息应用模块提供所需应用情景信息;所述情景信息处理模块包括情景信息建模单元、多算法不完备性消除单元、各算法结果不一致性消除单元、各信源不一致性消除单元、可信度管理单元、可靠性管理单元、情景信息融合推理单元以及自适应管理单元;所述情景信息采集模块、所述情景信息建模单元、所述多算法不完备性消除单元、所述各算法结果不一致性消除单元、所述可信度管理单元、所述可靠性管理单元、所述各信源不一致性消除单元、所述情景信息融合推理单元依次连接,所述自适应管理单元分别连接所述多算法不完备性消除单元、所述可信度管理单元、所述各信源不一致性消除单元、所述情景信息融合推理单元,所述各信源不一致性消除单元连接所述可信度管理单元;所述情景信息融合推理单元连接所述知识库模块,所述知识库模块连接所述自适应管理单元;所述情景信息建模单元:负责将情景信息采集模块采集来的多源情景信息按照所述知识库模块中的情景信息建模方式进行建模,建模模式为“情景感知类型+情景感知信息+情景感知精度”,所述情景感知类型为所述情景感知信息的类型,所述情景感知信息为各传感器采集的原始情景信息,所述情景感知精度为传感器固有的感知精度,将建模好的情景信息发送到所述多算法不完备消除单元;所述多算法不完备性消除单元:负责同时采用多种算法消除情景信息的不完备性,得到多算法不完备性消除结果,将多算法不完备性消除结果发送到所述各算法结果不一致性消除单元;所述不完备性是指某一传感器所采集的原始情景信息有缺失;所述多种算法包括神经网络、证据论、最大期望算法、投票选举、模糊集理论算法;所述各算法结果不一致性消除单元:负责采用投票选举算法消除多算法不完备消除结果中存在的不一致性,得到精确性较高的完备情景信息,将精确性较高的完备情景信息发送给所述可信度管理单元;所述不一致性为采用各种算法消除情景信息不完备性的结果之间存在不一致;所述可信度管理单元:利用接收到的用户反馈信息,判断精确性较高的完备情景信息的正确性,继而计算并存储精确性较高的完备情景信息对应信源的可信度:所述用户反馈信息是指用户根据所处环境所主动返回的情景信息;情景信息的正确性是基于用户反馈信息来判断的正确的情景信息;所述可靠性管理单元:结合各传感器精度,以及信源的可信度,对各信源进行可靠性管理:所述传感器为采集该信源时所用传感器;所述传感器精度为静态标称值,可信度为动态评估值;将各信源的可靠性发送给所述各信源不一致性消除单元;所述各信源不一致性消除单元,采用基于可靠性的证据理论算法消除各信源间的不一致性,所述不一致性是指同一时刻通过不同的传感器所采集到的情景信息之间存在的不一致性,将各信源不一致性消除结果发送到所述可信度管理单元,同时将各信源不一致性消除结果发送到情景信息融合推理单元;所述情景信息融合推理单元:运用本体推理、基于规则的推理、证据论或贝叶斯网络推理方法,根据采集到的各信源不一致性消除结果和自适应管理单元中的历史信息,推理出高级情景信息,将融合推理后的高级情景信息存储到知识库模块中;所述历史信息是指自适应管理单元中基于规则系统的规则引擎和规则集;所述高级情景信息是指经过推理融合后得到的可供用户或各种设备应用的情景信息;所述自适应管理单元:负责为所述多算法不完备性消除单元提供用户反馈信息和情景信息检索/订阅后的校正信息,为所述可信度管理单元提供用户反馈信息,为所述情景信息融合推理单元提供基于规则系统的规则引擎和规则集,并根据当前情景信息对各种参数做出适当调整,使情景感知系统的自适应能力更好。
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